Arthritis‐related work transitions: A prospective analysis of reported productivity losses, work changes, and leaving the labor force
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To prospectively examine arthritis-related productivity losses, work changes, and leaving employment, the relationships among these work transitions, and the factors associated with them. METHODS: Participants with inflammatory arthritis or osteoarthritis were interviewed at 4 time points, 18 months apart, using a structured questionnaire. At baseline (T1), all participants (n = 490; 381 women, 109 men) were employed. At T2, T3, and T4, the sample decreased to 413, 372, and 349 participants, respectively. Respondents were recruited using community advertising and from rheumatology and rehabilitation clinics. Work transitions considered were productivity losses (absenteeism, job disruptions), work changes (reduced hours, changing jobs), and leaving employment. Also measured were demographic, illness, work context, and psychological variables. Generalized estimation equations modeled predictors of work transitions over time. RESULTS: Although 63.1% of respondents remained employed throughout the study, work transitions were common (reported by 76.5% of participants). Productivity losses, especially job disruptions such as being unable to take on extra work, were the most frequently reported. Work transitions were related to subsequently making other work transitions, including leaving employment. Age, sex, education, activity limitations, control, depression, and arthritis-work spillover were also associated with work transitions. CONCLUSION: This study sheds light on a process of diverse employment changes that may occur in the lives of many individuals with arthritis. It emphasizes the interrelationships among work transitions, as well as other factors in predicting work transitions, and it provides insight into work changes that may signal impending difficulties with remaining employed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».